llama-factory微调后提取模型
时间: 2025-02-17 21:14:34 浏览: 62
### 如何从微调后的 LLaMA-Factory 导出或保存模型
为了从微调后的 LLaMA-Factory 项目中成功导出或保存模型,可以遵循一系列特定的操作流程。这些操作不仅限于配置环境变量、指定保存路径以及执行相应的命令。
在完成大模型的微调之后,可以通过设置 `output_dir` 参数来定义模型保存的位置[^2]。此参数决定了训练完成后模型文件存储的具体目录。下面是一段 Python 代码示例展示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 库实现这一功能:
```python
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # 输出目录用于保存检查点和最终模型
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=3, # 训练轮数
per_device_train_batch_size=8, # 每个设备上的批量大小
)
trainer = Trainer(
model=model, # 要训练的 PyTorch 模型对象
args=training_args, # 定义上述TrainingArguments实例
train_dataset=train_dataset # 训练数据集
)
# 开始训练过程
trainer.train()
# 将整个模型及其配置保存到磁盘上
trainer.save_model('./path_to_save_model')
```
当希望进一步处理或者部署已经训练好的模型时,除了基本的 `.bin` 文件外,还需要关注其他辅助资源如分词器(tokenizer)等相关组件一并打包保存下来。这通常意味着要确保所有必要的依赖项都被正确地包含进去以便后续使用。
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